In breve
L'OCR trasforma l'immagine di un DDT in testo, ma non sa quale numero è la quantità e quale il prezzo, dove finisce una riga articolo e dove inizia la successiva. Per estrarre dati da DDT di fornitori diversi servono due cose in più: capire la struttura della tabella e sapere cosa significa ogni colonna. I sistemi tradizionali lo fanno con un modello per ogni fornitore; quelli basati su AI leggono il documento come lo leggerebbe una persona, senza modelli da configurare.
OCR per DDT: Perché Non Basta e Cosa Serve Invece
"Ci serve un OCR per i DDT" è la frase con cui iniziano quasi tutti i progetti di automazione dei documenti di trasporto. È anche il motivo per cui molti si fermano: l'OCR fa quello che promette — trasforma un'immagine in testo — ma il testo non è il dato.
Cosa fa l'OCR, e cosa no
| L'OCR sa | L'OCR non sa |
|---|---|
| Che sulla pagina c'è scritto "12,450" | Se 12,450 è una quantità, un peso o un prezzo |
| Riconoscere i caratteri di una scansione | Dove finisce una riga articolo |
| Restituire il testo in ordine di lettura | Che una descrizione a capo non è una riga nuova |
| Che un subtotale in mezzo alla tabella non è un articolo |
Su un DDT di trenta righe, con descrizioni lunghe e colonne disallineate, il testo grezzo dell'OCR è quasi inutilizzabile senza un secondo passaggio.
OCR con template
La soluzione tradizionale è disegnare un modello per ogni fornitore: qui il numero, lì la data, questa colonna è la quantità. Funziona sui fornitori configurati. Si rompe quando:
- arriva un fornitore nuovo;
- un fornitore cambia gestionale e quindi layout;
- una riga ha una descrizione su tre righe.
Con cento fornitori, sono cento modelli da mantenere.
Le differenze le vedi
prima di pagarle.
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Estrazione con AI
I modelli di AI multimodale leggono il documento come lo leggerebbe una persona: guardano la pagina, capiscono che quella è una tabella, che quella colonna è la quantità, che quella riga continua la precedente. Non serve un modello per fornitore.
Non sono infallibili. Per questo servono:
- regole di settore: nell'alimentare la quantità è il peso, nel termoidraulico i diametri fanno parte del codice — vedi i profili per alimentare, ferramenta, edilizia;
- un'anteprima in cui correggere prima dell'invio;
- un apprendimento dalle correzioni: in BolleFlow una correzione che si ripete per lo stesso fornitore diventa una regola per i documenti successivi.
BolleFlow usa questo approccio: AI multimodale per leggere, profili di settore, regole per fornitore apprese dalle correzioni. Il funzionamento è descritto in software di estrazione dati DDT, i metodi a confronto in estrarre dati da un DDT in PDF.
Il test che conta
Qualunque sistema si valuti, il test è lo stesso: il DDT peggiore che ricevi — quello con venti righe, descrizioni lunghe e una scansione storta. Se regge quello, regge il resto. Puoi farlo qui senza registrarti.
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- Software di estrazione dati DDT
- Estrarre dati da un DDT in PDF: 4 metodi
- Codici articolo del fornitore e codici interni
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